Question

由于numpy.nan是python中的一个特殊浮点类型，我有一个pandas.Dataframe，有些列由整数和Nan组成。我们知道这些列将是float数据类型。我想将pandas.Dataframe.to_csv（CSV文件）复制到数据库。但是因为CSV中的那些列是float数据类型（即使我在pandas中为它们设置'object'类型，但是当我执行.to_csv时它们被转换为float），但DB中这些列的表模式是整数类型，所以它们是将被拒绝加载。这是我得到的问题。什么是解决这个问题的好方法？更改数据库架构并不好。

例如我有一个data = pandas.Dataframe（）如下所示。 ID：float值：float

   ID       Value
0  1001.0    500.0 
1  1002.0    NaN
2  NaN       600.0
3  1003.0    800.0

我怎样才能创建一个像这样的csv：

ID|Value
1001|500 
1002|
|600
1003|800

Answer 1

df.to_csv('yourfile.csv', sep='|', index=None, float_format='%0.0f')

ID|Value
1001|500
1002|
|600
1003|800

使用Nan在数据库中的整数列中将数据写入数据库

1 个答案: